I. Creando nuestros datos

Primero, crearemos un vector con cada uno de los nombres de la personas y los datos de la latitus y longitud del lugar de la República Mexicana al que les gustaría viajar. Posteriormente, mediante la función rbind crearemos una matriz por columnas con los datos de las ubicaciones a las que nos gustaría viajar:

roberto<-c(-92.70304000, 17.3567300)
cesar<-c(-109.9244, 22.861)
valeria<-c(-98.20346, 19.03793)
mitzy<-c(-99.1331785, 19.4326296)
leo<-c(-110.52, 29.79)
viajes<-rbind(roberto, cesar, valeria, mitzy, leo)
viajes
##               [,1]     [,2]
## roberto  -92.70304 17.35673
## cesar   -109.92440 22.86100
## valeria  -98.20346 19.03793
## mitzy    -99.13318 19.43263
## leo     -110.52000 29.79000

II. Cambiando el nombre de nuestras columnas

Una vez que hemos creado nuestra matriz de datos, cambiaremos el nombre de nuestras columnas con la función colnames:

colnames(viajes)<-c("Longitud","Latitud")
viajes
##           Longitud  Latitud
## roberto  -92.70304 17.35673
## cesar   -109.92440 22.86100
## valeria  -98.20346 19.03793
## mitzy    -99.13318 19.43263
## leo     -110.52000 29.79000

III. Transformando nuestra matriz en un data.frame

Recuerda que para hacer gráficas con ggplot y mapas con qmplot necesitamos un data frame. Vamos a transformar nuestra matriz en un data.frame de la siguiente forma:

viajes<-data.frame(viajes)
viajes
##           Longitud  Latitud
## roberto  -92.70304 17.35673
## cesar   -109.92440 22.86100
## valeria  -98.20346 19.03793
## mitzy    -99.13318 19.43263
## leo     -110.52000 29.79000

IV. Creando una gráfica de dispersión con nombres y puntos

Podemos crear una grafica de dispersión y usar los nombres como etiqueta si utilizamos la función ggplot junto con geom_text; además, podemos agregar puntos a nuestra gráfica con la función geom_point. Finalmente, si queremos que nuestra gráfica sea interactiva, utilizamos la función ggplotly:

dispersion<-ggplot(viajes)+geom_text(aes(Longitud,Latitud),label= rownames(viajes))+geom_point(aes(Longitud,Latitud),color= rainbow(5))
ggplotly(dispersion)

V. Creando un mapa

Para crear un mapa, utilizaremos la funcion qmplot:

qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, color=I(rainbow(5)))

VI. Mapa de puntos y denssidad

Podemos agregar el parámetro geom = c("point","density2d") para hacer un mapa de puntos y densidad:

qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, geom=c("point","density2d"))

VII. Preguntas

1.- ¿Cómo están distribuidas sus ubicaciones?

tenemos un cierta tendencia a concentrarnos mas al centro del pais, pero en general estamos un poco dispersos.

2.- Si tuvieras que pensar en una función que pasara por todas sus ubicaciones, ¿qué tipo de función sería?

es una asintota con una observación atipica

3.- ¿Consideras que graficar la ubicación de una persona en un mapa tiene un valor económico? ¿Por qué?

que en la pandemia se obtiene un mayor control de acuerdo a en donde esta concentrada la gente. y en cuestion de viajes, tambien se puede ver en donde hacer mas inversión.

4.- ¿Hasta ahora qué han aprendido en el curso?

hemos aprendido a usar parcialmente Rstudio y a generar gráficas.

Esta obra fue generada mediante R en November 20, 2020 y forma parte de las actividades realizadas en las materias de Matemáticas I y Taller III, Facultad de Economía, UNAM.
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional. Creative Commons (CC).Licencia de Creative Commons